Blender数据集 超采样 结论 摘要 The rendering procedure used by neural radiance fields (NeRF) samples a scene with a single ray per pixel and may therefore produce renderings that are excessively blurred or aliased when training or testing images observe scene content at different resolutions. The ...
python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中 dataname 表示数据目录下的具体数据集，config 表示模型的具体配置文件。因为 XRNeRF 采用的是高度模块化的设计，其 config 使用字典来构建，虽然乍一看可能会觉得有一点点繁琐，但实际理解了 XRNeRF 的设计结构之后，阅读...
dataset_type = 'blender' no_batching = True # only take random rays from 1 image at a time no_ndc = True #源代码中'if args.dataset_type != 'llff' or args.no_ndc:' 就设置no_ndc white_bkgd = True # 渲染时背景设定为全白 (always use for dvoxels) is_perturb = True # set to...
# dataset options# 数据格式parser.add_argument("--dataset_type",type=str,default='llff',help='options: llff / blender / deepvoxels') # 对于大的数据集,test和val数据集,只使用其中的一部分数据parser.add_argument("--testskip",type=int,default=8,help='will...
虽然 360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容，它不能衡量以渲染质量作为规模的函数，因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的，学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象。因此研究者使用一个更具挑战性的评估过程，类似于使用 mip-NeRF 的多尺度的 blender 数据...
python run_nerf.py--config configs/nerf/nerf_blender_base01.py--dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为 XRNeRF 采用的是高度模块化的设计,其 config 使用字典来构建,虽然乍一看可能会觉得有一点点繁琐,但实际理解了 XRNeRF 的设计结构之后,阅读起来就非...
Save Path(empty by default) : path to the output directory in which the dataset will be created If theGaussian Pointsproperty is active,BlenderNeRFwill create an additionalpoints3d.plyfile from all visible meshes (at render time) where each vertex will be used as initialization point. Vertex ...
虽然360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容,它不能衡量以渲染质量作为规模的函数,因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的,学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象。因此研究者使用一个更具挑战性的评估过程,类似于使用 mip-NeRF 的多尺度的 blender 数据集:...
python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为 XRNeRF 采用的是高度模块化的设计,其 config 使用字典来构建,虽然乍一看可能会觉得有一点点繁琐,但实际理解了 XRNeRF 的设计结构之后,阅读起来就...
虽然360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容,它不能衡量以渲染质量作为规模的函数,因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的,学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象。因此研究者使用一个更具...